报告题目：基于统计时空模型提升物理过程模型的预测精度

Upskilling predictions from physical process models by using statistical spatial-temporal models

报告时间：2024年8月21日15:00

报告地点：水院楼304

报告内容：

基于物理过程的模型通常会有误差，尤其是为提高计算效率而被简化的模型问题更为明显。通过统计方法来为模拟结果做后处理是一个提升精度的有效手段。本报告将介绍墨尔本大学王全君教授团队最新科研进展，实现为模型高维时空结果的预测提升精度。报告将以在洪水淹没模拟和降雨预报方面的应用来展现方法的有效性。该工作已有多篇文章发表在Nature Water、 Water Resources Research、Journal of Hydrology 等学术期刊。

专家介绍：

王全君教授系墨尔本大学终身教授，清华大学杰出访问教授，浙江大学包玉刚讲座教授，曾先后担任澳大利亚联邦科学与工业研究组织高级首席科学家和总裁直属科学领导人，维多利亚州政府首席科学家。王全君教授主要从事水文预报方面的科学研究和技术开发工作，具体专业方向包括降水、蒸散发、土壤水、径流、洪水及水资源供需预报，涵盖的尺度从小时到季节、从小流域到全澳洲大陆。王全君教授主导的研发工作促使澳大利亚气象局建立了国家河流流量季节预报服务和国家河流流量7天预报服务，并由此获得了联邦科学与工业研究组织最高科学影响力奖。王全君教授在国际水文预报领域里广为人知，曾担任国际水文集合预报科研与应用组织联合执行主席，在世界一流学术期刊发表学术论文150余篇，H指数52。2019年，被澳大利亚国家气象局聘为领队专家，评估气象局现有和正在开发的技术平台，制定未来20年的科学规划，所提出的建议全部被气象局采纳，对澳大利亚气象与水文预报科学的未来发展产生了深远影响。

联系人：牛俊 教授     Email：niuj@cau.edu.cn